Association between assisted living facility context and resident pain during the COVID-19 pandemic: A repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Resident pain has been a common quality issue in congregate care for older adults, and COVID-19-related public health restrictions may have negatively affected resident pain. Most studies have focused on nursing homes (NHs), largely neglecting assisted living (AL). AL residents are at similar risk for pain as NH resident, but with AL providing fewer services and staffing resources. Our study examined whether potentially modifiable AL home characteristics were associated with resident pain during the first two waves of the COVID-19 pandemic. Methods This repeated cross-sectional study linked AL home surveys, collected in COVID-19 waves 1 (March-June 2020) and 2 (October 2020-February 2021) from a key contact, to administrative Resident Assessment Instrument – Home Care (RAI-HC) records in these homes. Surveys assessed preparedness for COVID-19 outbreaks, availability of a registered nurse or nurse practitioner, direct care staff shortages, decreased staff morale, COVID-19 outbreaks, confinement of residents to their rooms, supporting video calls with physicians, facilitating caregiver involvement. The dependent variable (moderate daily pain or pain of a severe intensity) and resident covariates came from the RAI-HC. Using general estimating equations, adjusted for repeated resident assessments and covariates, we assessd whether AL home factors were associated with resident pain during the pandemic. Results We included 985 residents in 41 facilities (wave 1), and 1,134 residents in 42 facilities (wave 2). Pain prevalence [95% confidence interval] decreased non-significantly from 20.6% [18.6%-23.2%] (March-June 2019) to 19.1% [16.9%-21.6%] (October 2020-February 2021). Better preparedness (odds ratio = 1.383 [1.025–1.866]), confinement of residents to their rooms (OR = 1.616 [1.212–2.155]), availability of a nurse practitioner (OR = 0.761 [0.591–0.981]), and staff shortages (OR = 0.684 [0.527–0.888]) were associated with resident pain. Conclusions AL facility-level factors were associated with resident pain during the COVID-19 pandemic. Policy and management interventions can and must address such factors, providing potentially powerful levers for improving AL resident quality of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».